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AGV定位方法概述
AGV导航过程需要回答三个问题：“我在哪里？”“我要去哪儿？”和“我怎样到达那里？”。定位就是要回答第一个问题，确切的，AGV定位就是确定在其运动环境中的世界坐标系的坐标。
根据AGV定位可分为相对定位和绝对定位。
一、相对定位
AGV相对定位也叫作位置跟踪，假定机器人初始位置，采用相邻近时刻传感器信息对机器人位置进行跟踪估计。相对定位分为里程计法和惯性导航法

1、里程计法
在AGV车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动记录实现位置跟踪。航位推算法是假定初始位置已知，根据以前的位置对当前位置估计更新。缺点是：航位推算是个累加过程，逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，定位精度下降，因此只适用于短时间或短距离位置跟踪。

2、惯性导航法
AGV从一个已知坐标出发，陀螺仪测得角加速度的值，加速度计获得线加速度，通过角加速度和线加速度进行二次积分分别得到角度和位置。

二、绝对定位
绝对定位又称为全局定位。完成AGV全局定位需要预先确定好环境模型或通过传感器直接向AGV提供外接位置信息，计算AGV在全局坐标系中的位置。

1、信标定位：利用人工路标或自然路标和三角原理进行定位。

2、地图匹配：利用传感器感知环境信息创建好地图，然后将当前地图与数据库中预先存储好的地图进行匹配，计算出AGV在全局坐标系中位置。

3、GPS：室外AGV导航定位

4、概率定位：基于概率地图的定位，用概率论来表示不确定性，将AGV方位表示为对所有可能的位置的概率分布。

4.1马尔科夫定位（Maekov Localization ML）：AGV通常不知道他所处环境的确切位置，而是用一个概率密度函数表示AGV的位置。它持有一个可能在哪里的信任度并跟踪任意概率密度函数跟踪AGV的信任度状态。信任度是指AGV在整个位置空间的概率分布。信任度值的计算是马尔科夫定位的关键。地图的表示方法为栅格地图，AGV导航环境被划分为很多栅格，每个栅格在0~1之间，表示AGV在该栅格的信任度，所有栅格信任度之和为1.

4.2卡尔曼滤波定位：卡尔曼滤波定位算法是马尔科夫定位的特殊情况。卡尔曼滤波不适用于任何密度函数，而是使用高斯代表AGV信任度、运动模型和测量模型。高斯分布简单的由均值和协方差定义，在预测和测量阶段两个参数更新。然而这个假设限制了初始信任度以及高斯的选择。

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